6、选择部署策略

在本章中，我们将介绍部署微服务的策略。 6.1、动机 部署单体应用程序意味着运行一个或多个相同副本的单个较大的应用程序。 从多方面来讲，这是应用程序部署的传统方式。每个服务实例在一个或多个主机的标准端口上运行。主机通常被当作宠物对待。 图 6-1 展示了该模式的结构： ? 这种模式有几个变体。 图 6-2 展示了该模式的结构： ? 这是 Netflix 部署其视频流服务的主要方式。Netflix 使用 Aminator 将每个服务打包为 EC2 AMI。 图 6-3 展示了该模式的结构： ? 要使用此模式，请将您的服务打包成一个容器镜像。容器镜像是由运行服务所需的应用程序和库组成的文件系统镜像。一些容器镜像由完整的 Linux 根文件系统组成。 6.4、Serverless 部署 AWS Lambda 就是一个 serverless 部署技术示例。它支持 Java、Node.js 和 Python 服务。

部署（6.前端项目）

1.安装node、npm、cnpm apt install nodejs y apt install npm y node -v npm -v npm install cnpm -g --regist

本地部署ChatGLM-6B

今天在自己的 PC 上部署和体验了ChatGLM-6B的推理服务，简单记录一下流程。 结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。 硬件环境 我的 PC 使用的是 RTX 2060 Super 显卡，具有 8GB 显存，可以满足 ChatGLM-6B 的部署要求。 pipenv --python 3.11 然后在虚拟环境中安装 PyTorch、 transformers 以及其他必要的库。 pytorch 的安装命令可以在官网找到。 python -m web_demo 经过一段时间的模型加载后，可以通过浏览器访问 http://localhost:7860/ 。

.Net 6 linux部署成服务

1、首先确保Linux环境可以正常运行.Net 6网站 2、编辑服务运行文件 vim /usr/lib/systemd/system/测试.service 测试.service内容如下: [Unit] # 描述服务的类别 After=network.target [Service] WorkingDirectory=/网站部署路径 一次性进程 Type=forking # 启动当前服务的命令 ExecStart=/home/dotnet/dotnet/sdk/dotnet /网站部署路径

TP6多应用部署

tp6默认是不会开启多应用的，此时我们需要在项目目录下输入以下代码开启多应用模式。

django 1.8 官方文档翻译： 6-6-1 部署 Django

部署 Django 虽然Django 满满的便捷性让Web 开发人员活得轻松一些，但是如果不能轻松地部署你的网站，这些工具还是没有什么用处。Django 起初，易于部署就是一个主要的目标。 有许多优秀的方法可以轻松地来部署Django： 如何使用WSGI 部署 部署的检查清单 FastCGI 的支持已经废弃并将在Django 1.9 中删除。 如何使用FastCGI、SCGI 和AJP 部署Django 如果你是部署Django 和/或 Python 的新手，我们建议你先试试 mod_wsgi。 在大部分情况下，这将是最简单、最迅速和最稳当的部署选择。 另见 Django Book（第二版）的第12 章 更详细地讨论了部署，尤其是可扩展性。 但是请注意，这个版本是基于Django 1.1 版本编写，而且在mod_python 废弃并于Django 1.5 中删除之后一直没有更新。 ‍

Centos6服务器部署JavaWeb项目(tomcat6+jdk6)

本博客介绍腾讯云服务器的Centos6系统部署JavaEE项目 安装Tomcat6 yum -y install tomcat6 tomcat6-webapps tomcat6-admin-webapps tomcat6-docs-webapp tomcat6-javadoc 安装Mysql，安装过程会有设置密码的提示，注意记住密码 yum -y install mysql mysql-server mysql-connector-odbc mysql-devel libdbi-dbd-mysql 设置Mysql、Tomcat6开机启动 chkconfig mysqld on chkconfig tomcat6 on 重启mysql和tomcat6 /etc/init.d/mysql restart /etc/init.d/tomcat6 restart 检验： 输入http://ip:8080

python练习6

【程序6】 题目：用*号输出字母C的图案。 1.程序分析：可先用’*’号在纸上写出字母C，再分行输出。 2.程序源代码： print 'Hello Python world! \n' print '*' * 10 for i in range(5): print '* *' print '*' * 10 print '*\n' * 6

(6)Python集合

Yi-6B-chat WebDemo 部署

Yi-6B-chat WebDemo 部署 Yi 介绍 由60亿个参数组成的高级语言模型 Yi LLM。 为了促进研究，Yi 已经为研究社区开放了Yi LLM 6B/34B Base 和 Yi LLM 6B/34B Chat。 pip换源和安装依赖包 # 升级pip python -m pip install --upgrade pip # 更换 pypi 源加速库的安装 pip config set global.index-url 并运行 python /root/autodl-tmp/download.py 执行下载，下载模型大概需要10~20分钟 import torch from modelscope import snapshot_download streamlit chatbot powered by Self-LLM") # 定义模型路径 mode_name_or_path = '/CV/xhr_project/llm/model/Yi-6B-chat

RH7.9安装部署GreenPlum 6

一、部署资源规划 1.内存：官方建议每台16GB，每个primary30GB。 2.磁盘空间：GP软件安装：2GB，GP数据盘需要保持使用量不超过70%。 master 192.168.31.202 sdw1 seg1,seg2,mirror3,mirror4 192.168.31.203 sdw2 seg3,seg4,mirror1,mirror2 二、部署参数配置 安装 会自动安装依赖，前提条件是需要联网 apr apr-util bash bzip2 curl krb5 libcurl libevent (or libevent2 on RHEL/CentOS 6) 无gpcheck 检查工具，所以不改文件系统，不影响集群安装 gp6 之前版本 gpcheck检查文件系统不通过时，可注释掉gpcheck脚本检查文件系统的部分代码。 在gp6 之前，有一个工具gpseginstall ,可以安装各个节点的gp软件。根据gpseginstall的日志可以分析出，gpseginstall的主要步骤是： 1.

python基础6

                    ^ SyntaxError: invalid syntax 5) 索引超出范围，IndexError In [5]: a = [1,2,3] In [6] /usr/bin/env python #coding:utf-8 try:     print "staring......"     /usr/bin/env python #coding:utf-8 try:     print "staring......"     /usr/bin/env python #coding:utf-8 try:     print "staring......"     : re.findall(r1,s) Out[6]: ['wor\\l'] In [7]: ####基本模式#### 1 字面模式: 就是字面长量,就代表其本身 2 .

Python入门（6）

下面例6-4直接显示出迭代过程中拿到的每一个字符，例6-5通过对索引的遍历，循环显示序列的索引和索引对应的值。 PS：例6-5中用到了两个内置函数，解释如下 （1）、len()是python的一个内置函数，用于获取某序列对象的长度。 （2）、range()也是python的一个内置函数，用于创建一个从0开始的连续整数序列，该序列直到指定数字的前面那个值为止。 例如：range(6)会得到一个“0,1,2,3,4,5”的数字序列。 此外，for循环，也可以遍历序列的索引，例6-5。 这些是 Python 中最常用的语句，语法格式都很简单。 需要特别提醒，有其他语言经验的同学，python的这些流程控制语句，与其他语言（如C/C++）相比，有明显的差异。

python笔记6

name_list[0] = 'aaa' # 结果： ['aaa', 'Lily', 'Rose'] print(name_list) 逆置： reverse() num_list = [1, 5, 2, 3, 6, 8] num_list.reverse() # 结果： [8, 6, 3, 2, 5, 1] print(num_list) 排序： sort() 语法： 列表序列.sort( key=None, reverse =False) 注意： reverse表示排序规则， reverse = True 降序， reverse = False 升序（默认） 例子 num_list = [1, 5, 2, 3, 6, 8] num_list.sort() # 结果： [1, 2, 3, 5, 6, 8] print(num_list) 复制 函数：copy() name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose

CharacterGLM-6B FastApi部署调用

snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer import os model_dir = snapshot_download('THUCoAI/CharacterGLM-6B # 加载预训练的分词器和模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/autodl-tmp/THUCoAI/CharacterGLM-6B trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/root/autodl-tmp/THUCoAI/CharacterGLM-6B autodl的端口映射到本地，从而在本地使用api uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006, workers=1) # 在指定端口和主机上启动应用 Api部署调用 在终端输入以下命令启动api服务 cd /root/autodl-tmp python api.py 默认部署在 6006 端口，通过 POST 方法进行调用，可以使用curl调用，如下所示： curl

tp6+webhook 实现自动部署

global user.password"你的密码"//生成本地文件用于记录用户名和密码git config --global credential.helper store5.配置weebhook图片  6. 为你创建的用户图片 执行git的语句需要如下条件 1.root权限的用户,2.可配置全局git账号执行git指令时就无需输入账号密码3.我们下面用到的shell_exec()函数就是默认这里的user用户7.安装tp6 = $subject; $mailSender->Body = $body; //返回邮件对象 return $mailSender; }}2.自动化部署控制器 $addresses = array_unique($addresses); try { // 更新说明 $title = '部署成功通知 <HTML <html> <body>

{$body['project']['name']}已部署成功

chatglm-6b on ubuntu 本地部署

-310 python=3.10 初始化 conda init --system --all 激活环境 conda activate chatglm-6b-310 # 添加到默认激活环境 # cat https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Writing to /root/.config/pip/pip.conf ChatGLM3部署 下载源码 git clone ('MODEL_PATH', '/usr/local/app/ai/chatglm3-6b') client 命令行demo conda install gpustat # 如果有必要 python bge-large-zh-v1.5 git lfs pull Linux系统下查看GPU占用情况 nvidia-smi watch watch -n 2 --color gpustat --c 参考资料 Linux快速部署 ChatGLM3-6B 大模型加载的参数介绍及推荐表 Linux系统下查看GPU占用情况 Dify docker 部署要搞清楚的两个文件 https://github.com/THUDM/ChatGLM3

《微服务设计》第 6 章　部署

第 6 章　部署 在众多相互依赖的微服务中，部署却是完全不同的情况。 现在 然后把精力放在镜像创建和部署的自动化上即可。这个简洁的方法有助于我们实现另一个部署概念：不可变服务器 6.6.2　不可变服务器 但是如果部署完成后，有人登录到机器上修改了一些东西呢？ 使用统一接口来部署给定的服务都是一个很关键的实践。 在很多场景下，都有触发部署的需求，从本地开发测试到生产环境部署。 这些不同环境的部署机制应该尽量相似，我可不想因为部署流程不一致，导致一些只能在生产环境才能发现的问题 ---- 6.13　小结 首先，专注于保持服务能够独立于其他服务进行部署的能力，无论采用什么技术，请确保它能够提供这个能力

SUSE Ceph 快速部署 – Storage6

-6-Updates | SUSE-Enterprise-Storage-6-Updates 5、安装基本软件 (所有节点和admin 关闭IPV6 (所有节点和admin) # vim /etc/sysctl.conf net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1 # 关闭 IPV6 net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1 net.ipv6.conf.lo.disable_ipv6 = 1 vm.min_free_kbytes = 2097152 ERROR ] Exception during resolving address: [Errno 2] Host name lookup failure [WARNING ] /usr/lib/Python3.6 访问SES6 Dashboard页面 http://172.200.50.39:8443/#/dashboard

CharacterGLM-6B Transformers部署调用

pip换源和安装依赖包 #升级pip python -m pip install --upgrade pip #更换 pypi 源加速库的安装 pip config set global.index-url 并运行 python /root/autodl-tmp/download.py执行下载，模型大小为 12 GB，下载模型大概需要 10~15 分钟 import torch from modelscope AutoModelForCausalLM import torch # 使用模型下载到的本地路径以加载 model_dir = '/root/autodl-tmp/THUCoAI/CharacterGLM-6B , history=history) print(response) 部署 在终端输入以下命令运行trans.py，即实现CharacterGLM-6B的Transformers部署调用 cd /root /autodl-tmp python trans.py 观察命令行中loading checkpoint表示模型正在加载，等待模型加载完成产生对话，如下图所示